manage-bans

tarafından microsoft

Belirli kod yapılarını engelleyen yasaklı AST desenleri oluşturma ve yönetme. Kullanıcı bir kod desenini yasaklamak, tree-sitter lint kuralı eklemek veya… istediğinde kullanılır.

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill manage-bans

Managing Banned AST Patterns

Ban rules are discovered from two sources, both checked by the preToolUse hook:

  1. $HOME/.BANNED_AST.md — global rules that apply to all edits, regardless of project.
  2. BANNED_AST.md files in any parent directory of the edited file — can contain multiple rules, scoped to that subtree.

Source 1: Global Ban File ($HOME/.BANNED_AST.md)

Place a BANNED_AST.md in your home directory to define rules that apply globally to every edit. It uses the same multi-rule format as directory-scoped files:

---
name: no-eval
message: "Do not use eval(). It poses a security risk and should be replaced with safer alternatives."
---

(call_expression
  function: (identifier) @fn
  (#eq? @fn "eval"))

Creating a Global Ban

  1. Open or create ~/.BANNED_AST.md.
  2. Add a rule block with --- frontmatter containing name and message, followed by --- and the Tree Sitter query.
  3. Multiple rules can be stacked in the same file, each separated by a new frontmatter block.
  4. Validate the rule — see Validating Rules below.

Source 2: BANNED_AST.md Files (Directory-Scoped)

Place a BANNED_AST.md file in any directory to ban patterns for all files at or below that directory. The hook walks up from each edited file's directory to the filesystem root, collecting rules from every BANNED_AST.md it finds.

A single BANNED_AST.md can contain multiple rules, each separated by its own frontmatter block:

---
name: no-eval
message: "Do not use eval(). It poses a security risk."
---

(call_expression
  function: (identifier) @fn
  (#eq? @fn "eval"))

---
name: no-console-log
message: "Avoid console.log() in production code."
---

(call_expression
  function: (member_expression
    object: (identifier) @obj
    property: (property_identifier) @prop)
  (#eq? @obj "console")
  (#eq? @prop "log"))

Each rule section starts with --- frontmatter containing name and message, followed by ---, then the Tree Sitter query body. The next --- begins the next rule.

When to Use Which

  • ~/.BANNED_AST.md — personal global bans that apply everywhere regardless of file location.
  • BANNED_AST.md — scoped bans for subtrees (e.g. ban any in src/ but allow it in tests/).

When both sources define a rule with the same name, the BANNED_AST.md closer to the edited file takes precedence.

Rule Format

Frontmatter Fields

  • name (required): A unique identifier for this ban (lowercase, hyphens ok). This is used in justification comments (<name> justification: ...).
  • message (required): The rejection message shown when this pattern is detected. Should explain WHY the pattern is banned and suggest alternatives.

Body

The body contains a Tree Sitter query that matches the banned AST nodes. These use S-expression syntax with optional predicates like #eq? and #match?.

Examples

Global ban file (~/.BANNED_AST.md)

---
name: no-eval
message: "Do not use eval(). It poses a security risk. Use Function constructor or a sandboxed interpreter instead."
---

(call_expression
  function: (identifier) @fn
  (#eq? @fn "eval"))

Multi-rule BANNED_AST.md

Place this in a project directory to ban multiple patterns for all files below it:

---
name: no-console-log
message: "Avoid console.log() in production code. Use a structured logging framework instead."
---

(call_expression
  function: (member_expression
    object: (identifier) @obj
    property: (property_identifier) @prop)
  (#eq? @obj "console")
  (#eq? @prop "log"))

---
name: no-any-type
message: "Do not use the 'any' type. Use 'unknown' or a concrete type instead."
---

(predefined_type) @type
(#eq? @type "any")

Validating Rules

After writing a rule, always validate it using the validate-rule.mts script before finishing. This catches query syntax errors and confirms the rule matches the intended patterns — and only those patterns.

node ban-ast/scripts/validate-rule.mts \
  --lang ts \
  --query '<your-tree-sitter-query>' \
  --should-match '<code that should be flagged>' \
  --should-not-match '<code that should be allowed>'
  • --lang — file extension for the language (default: ts). Supported: ts, js, tsx, py, rs, go, c, cpp, cs, java, rb, and more.
  • --query — the Tree Sitter S-expression query from the rule body.
  • --should-match — a code snippet that must trigger the rule. Repeat for multiple cases.
  • --should-not-match — a code snippet that must not trigger the rule. Repeat for multiple cases.

If no --should-match / --should-not-match flags are given, the script only checks that the query is syntactically valid.

The script exits with code 1 if any test fails, so you can see immediately when a rule needs to be revised.

Example

node ban-ast/scripts/validate-rule.mts \
  --lang ts \
  --query '(call_expression function: (identifier) @fn (#eq? @fn "eval"))' \
  --should-match 'eval("code")' \
  --should-not-match 'foo("code")'

Expected output:

PASS [should-match]:     "eval(\"code\")"
PASS [should-not-match]: "foo(\"code\")"

2 test(s): 2 passed, 0 failed.

Justification Override

If a banned pattern is strictly necessary, include a justification comment in the code to bypass the ban for that specific instance:

// <no-eval> justification: required for dynamic plugin loading
const result = eval(expression);

The hook checks for <rule-name> justification: <non-empty reason> anywhere in the new code. If found, that rule is not enforced for that edit. The reason must be non-empty to ensure overrides are intentional and documented.

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development